POA-DELM鹈鹕优化算法优化深度极限学习机的数据回归预测可直接运行适合作为创新点注释清晰~Matlab...-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/133638159

本文介绍了如何通过结合鹈鹕算法与极限学习机(ELM)开发出POA-DELM方法，以提高深度学习模型在数据回归预测中的效率和准确性。对比实验显示POA-DELM在复杂数据集上表现优秀，对实际数据分析有重要意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

在当今信息时代，数据的重要性变得越来越突出。随着大数据的兴起，人们需要从庞大的数据集中提取有价值的信息。在这个背景下，深度学习技术迅速发展，并在各个领域展示了强大的预测和分析能力。然而，深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源和时间，这限制了其在实际应用中的广泛使用。

为了解决深度学习模型的训练效率问题，研究人员提出了一种基于鹈鹕算法的改进方法，用于优化极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)模型。该方法被称为POA-DELM(Pelican Optimization Algorithm based Deep Extreme Learning Machine)，它结合了鹈鹕算法和ELM模型，以提高数据回归预测的准确性和效率。

首先，让我们了解一下极限学习机(ELM)模型。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层的权重和偏差是随机初始化的，并且在训练过程中不需要调整。相比之下，传统的神经网络模型需要通过反向传播算法来调整权重和偏差，这使得ELM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。

然而，ELM模型仍然存在一些问题，例如对于复杂的非线性数据集，其预测性能可能不够理想。为了解决这个问题，研究人员引入了鹈鹕算法作为优化算法，用于改进ELM模型的性能。鹈鹕算法是一种基于鹈鹕鸟群行为的启发式优化算法，它模拟了鹈鹕鸟群在觅食过程中的搜索行为，以寻找最优解。

POA-DELM方法的核心思想是将鹈鹕算法应用于ELM模型的训练过程中。具体而言，POA-DELM通过调整ELM模型的隐层权重和偏差，以最小化预测误差。鹈鹕算法的搜索策略可以帮助POA-DELM找到更好的权重和偏差组合，从而提高模型的预测准确性。

为了验证POA-DELM方法的有效性，研究人员进行了一系列的实验。他们选择了多个数据集，并将POA-DELM与其他常用的回归模型进行了比较，包括传统的ELM模型和基于粒子群优化算法的ELM模型。实验结果表明，POA-DELM在大多数数据集上都取得了最好的预测性能，证明了其在数据回归预测中的有效性和优越性。

综上所述，基于鹈鹕算法改进的深度学习极限学习机POA-DELM方法为数据回归预测提供了一种高效而准确的解决方案。该方法的研究成果对于实际应用中的数据分析和预测具有重要的意义。未来，我们可以进一步探索POA-DELM在其他领域的应用，并不断改进和优化该方法，以满足不同数据分析任务的需求。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );